AI ຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ - ການຈັດຮຽງ, ການໃຫ້ຄະແນນ, ແລະ ການແນະນຳຢ່າງງຽບໆ. ນັ້ນເປັນປະໂຫຍດ... ຈົນກວ່າມັນຈະຊຸກຍູ້ບາງກຸ່ມໃຫ້ຢູ່ຂ້າງໜ້າ ແລະ ປະໄວ້ກຸ່ມອື່ນໆໄວ້ທາງຫຼັງ. ຖ້າທ່ານສົງໄສວ່າ ອະຄະຕິຂອງ AI ແມ່ນຫຍັງ, ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງປາກົດຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ປັບປຸງແລ້ວ, ແລະວິທີການຫຼຸດຜ່ອນມັນໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບຫຼຸດລົງ, ຄູ່ມືນີ້ແມ່ນສຳລັບທ່ານ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 GPT ຫຍໍ້ມາຈາກຫຍັງ
ການແຍກຊື່ ແລະຕົ້ນກຳເນີດຂອງ GPT ທີ່ເປັນພາສາອັງກິດແບບທຳມະດາ.
🔗 AI ແບບຄາດເດົາແມ່ນຫຍັງ
ຮູບແບບທີ່ຄາດຄະເນຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບຈາກຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະສົດ.
🔗 AI open-source ແມ່ນຫຍັງ
ຄໍານິຍາມ, ຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນ, ສິ່ງທ້າທາຍ, ໃບອະນຸຍາດ, ແລະຕົວຢ່າງໂຄງການ.
🔗 ວິທີການລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງທ່ານ
ແຜນທີ່ເສັ້ນທາງແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ, ເຄື່ອງມື, ຂະບວນການເຮັດວຽກ, ແລະການຄຸ້ມຄອງການປ່ຽນແປງທີ່ຈໍາເປັນ.
ຄໍານິຍາມດ່ວນ: AI Bias ແມ່ນຫຍັງ?
ອະຄະຕິຂອງ AI ແມ່ນເວລາທີ່ຜົນຜະລິດຂອງລະບົບ AI ສະໜັບສະໜູນ ຫຼື ກໍ່ໃຫ້ເກີດຜົນເສຍຕໍ່ບຸກຄົນ ຫຼື ກຸ່ມໃດໜຶ່ງຢ່າງເປັນລະບົບ. ມັນມັກຈະເກີດຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສົມດຸນ, ຕົວເລືອກການວັດແທກທີ່ຄັບແຄບ, ຫຼື ສະພາບການທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ລະບົບຖືກສ້າງຂຶ້ນ ແລະ ນຳໃຊ້. ອະຄະຕິບໍ່ແມ່ນອັນຕະລາຍສະເໝີໄປ, ແຕ່ມັນສາມາດຂະຫຍາຍຄວາມເສຍຫາຍໄດ້ໄວຖ້າບໍ່ໄດ້ກວດສອບ. [1]
ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ເປັນປະໂຫຍດ: ອະຄະຕິ ແມ່ນຄວາມອຽງໃນການຕັດສິນໃຈ, ໃນຂະນະທີ່ ການຈຳແນກ ແມ່ນຜົນກະທົບທີ່ເປັນອັນຕະລາຍທີ່ຄວາມອຽງສາມາດສ້າງຂຶ້ນໃນໂລກ. ທ່ານບໍ່ສາມາດກຳຈັດອະຄະຕິທັງໝົດໄດ້ສະເໝີໄປ, ແຕ່ທ່ານຕ້ອງຈັດການມັນເພື່ອບໍ່ໃຫ້ມັນສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ. [2]
ເປັນຫຍັງການເຂົ້າໃຈຄວາມລຳອຽງເຮັດໃຫ້ເຈົ້າດີຂຶ້ນ 💡
ແປກໆ, ບໍ່ແມ່ນບໍ? ແຕ່ການຮູ້ວ່າ ຄວາມລໍາອຽງ AI ແມ່ນຫຍັງ ເຮັດໃຫ້ທ່ານ:
-
ດີກວ່າໃນການອອກແບບ - ເຈົ້າຈະສັງເກດເຫັນສົມມຸດຕິຖານທີ່ອ່ອນແອກ່ອນໜ້ານີ້.
-
ດີກວ່າໃນການຄຸ້ມຄອງ - ເຈົ້າຈະບັນທຶກການແລກປ່ຽນແທນທີ່ຈະໂບກມື.
-
ດີກວ່າໃນການສົນທະນາ - ກັບຜູ້ນໍາ, ຜູ້ຄວບຄຸມ, ແລະຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ.
ນອກຈາກນີ້, ການຮຽນຮູ້ພາສາຂອງການວັດແທກຄວາມຍຸຕິທໍາແລະນະໂຍບາຍປະຫຍັດເວລາຕໍ່ມາ. ດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດ, ມັນຄ້າຍຄືກັບການຊື້ແຜນທີ່ກ່ອນການເດີນທາງຖະຫນົນ - ບໍ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ດີກ່ວາ vibes. [2]
ປະເພດຂອງຄວາມລຳອຽງ AI ທີ່ເຈົ້າຈະເຫັນໃນທຳມະຊາດ🧭
ຄວາມລໍາອຽງສະແດງໃຫ້ເຫັນທົ່ວວົງຈອນຊີວິດ AI. ທີມງານຮູບແບບທົ່ວໄປດໍາເນີນການເຂົ້າໄປໃນ:
-
ຄວາມລຳອຽງຂອງການເກັບຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນ - ບາງກຸ່ມບໍ່ໄດ້ເປັນຕົວແທນ ຫຼືຂາດໄປ.
-
Label bias - ປ້າຍປະຫວັດສາດເຂົ້າລະຫັດການມີອະຄະຕິຫຼືການຕັດສິນຂອງມະນຸດທີ່ບໍ່ມີສຽງ.
-
ອະຄະຕິໃນການວັດແທກ - ຕົວແທນທີ່ບໍ່ໄດ້ບັນທຶກສິ່ງທີ່ເຈົ້າໃຫ້ຄຸນຄ່າແທ້ໆ.
-
ອະຄະຕິການປະເມີນຜົນ - ຊຸດທົດສອບຂາດປະຊາກອນ ຫຼື ສະພາບການບາງຢ່າງ.
-
ຄວາມລຳອຽງໃນການນຳໃຊ້ - ຮູບແບບຫ້ອງທົດລອງທີ່ດີທີ່ໃຊ້ໃນການຕັ້ງຄ່າທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
-
ອະຄະຕິທາງລະບົບ ແລະ ມະນຸດ - ຮູບແບບສັງຄົມທີ່ກວ້າງຂວາງ ແລະ ທາງເລືອກຂອງທີມທີ່ຮົ່ວໄຫຼເຂົ້າໄປໃນເຕັກໂນໂລຢີ.
ຮູບແບບຈິດໃຈທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກມາດຕະຖານອົງການຈັດຕັ້ງຈັດກຸ່ມຄວາມລໍາອຽງເຂົ້າໄປໃນ ມະນຸດ, ດ້ານວິຊາການ, ແລະລະບົບ ແລະແນະນໍາ ທາງດ້ານສັງຄົມ - ດ້ານວິຊາການ , ບໍ່ພຽງແຕ່ການປັບຕົວແບບຈໍາລອງ. [1]
ບ່ອນທີ່ຄວາມລໍາອຽງເຂົ້າໄປໃນທໍ່ 🔍
-
ກໍານົດບັນຫາ - ກໍານົດເປົ້າຫມາຍແຄບເກີນໄປແລະທ່ານຍົກເວັ້ນຄົນທີ່ຜະລິດຕະພັນຄວນໃຫ້ບໍລິການ.
-
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ - ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດມັກຈະເຂົ້າລະຫັດຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບທີ່ຜ່ານມາ.
-
ການເລືອກຄຸນສົມບັດ - ຕົວແທນສຳລັບຄຸນລັກສະນະທີ່ລະອຽດອ່ອນສາມາດສ້າງຄຸນສົມບັດທີ່ລະອຽດອ່ອນຄືນໃໝ່ໄດ້.
-
ການຝຶກອົບຮົມ - ຈຸດປະສົງເພີ່ມປະສິດທິພາບສໍາລັບຄວາມຖືກຕ້ອງໂດຍສະເລ່ຍ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມທ່ຽງທໍາ.
-
ການທົດສອບ - ຖ້າຫາກວ່າກໍານົດໄວ້ຂອງທ່ານແມ່ນ skewed, metrics ຂອງທ່ານແມ່ນເຊັ່ນດຽວກັນ.
-
ການຕິດຕາມ - ການປ່ຽນແປງໃນຜູ້ໃຊ້ຫຼືສະພາບການສາມາດແນະນໍາບັນຫາຄືນໃຫມ່.
ຜູ້ຄວບຄຸມເນັ້ນໃສ່ການບັນທຶກຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມຍຸດຕິທໍາໃນທົ່ວວົງຈອນຊີວິດນີ້, ບໍ່ພຽງແຕ່ໃນເວລາທີ່ເຫມາະສົມກັບຕົວແບບເທົ່ານັ້ນ. ມັນເປັນການອອກກໍາລັງກາຍທັງຫມົດມື. [2]
ເຮົາຈະວັດແທກຄວາມຍຸຕິທຳໂດຍບໍ່ໄດ້ເປັນວົງມົນແນວໃດ? 📏
ບໍ່ມີຕົວຊີ້ວັດອັນດຽວທີ່ຈະປົກຄອງພວກມັນທັງໝົດ. ເລືອກໂດຍອີງໃສ່ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຂອງທ່ານແລະອັນຕະລາຍທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະຫຼີກເວັ້ນ.
-
ຄວາມສະເໝີພາບທາງດ້ານປະຊາກອນ - ອັດຕາການຄັດເລືອກຄວນຈະຄ້າຍຄືກັນໃນທົ່ວກຸ່ມ. ດີສໍາລັບຄໍາຖາມການຈັດສັນ, ແຕ່ສາມາດຂັດແຍ້ງກັບເປົ້າຫມາຍທີ່ຖືກຕ້ອງ. [3]
-
ອັດຕາແລກປ່ຽນທີ່ເທົ່າກັນ - ອັດຕາຄວາມຜິດພາດເຊັ່ນ: ບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ແລະຜົນບວກທີ່ແທ້ຈິງຄວນຈະຄ້າຍຄືກັນ. ເປັນປະໂຫຍດເມື່ອຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຄວາມຜິດພາດແຕກຕ່າງກັນໂດຍກຸ່ມ. [3]
-
Calibration - ສໍາລັບຄະແນນດຽວກັນ, ຜົນໄດ້ຮັບຄວນຈະມີຄວາມເທົ່າທຽມກັນໃນທົ່ວກຸ່ມ. ມີປະໂຫຍດເມື່ອຄະແນນເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດ. [3]
Toolkits ເຮັດໃຫ້ມັນປະຕິບັດໄດ້ໂດຍການຄິດໄລ່ຊ່ອງຫວ່າງ, ແຜນທີ່, ແລະ dashboards ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດຢຸດການຄາດເດົາໄດ້. [3]
ວິທີການປະຕິບັດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລໍາອຽງທີ່ເຮັດວຽກຕົວຈິງ 🛠️
ຄິດວ່າ ການຫຼຸດຜ່ອນຂັ້ນຕອນ ຫຼາຍກ່ວາຫນຶ່ງລູກປືນ:
-
ການກວດສອບ ແລະ ການເສີມສ້າງຂໍ້ມູນ - ກຳນົດຊ່ອງຫວ່າງການຄຸ້ມຄອງ, ເກັບກຳຂໍ້ມູນທີ່ປອດໄພກວ່າໃນບ່ອນທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍ, ການເກັບຕົວຢ່າງເອກະສານ.
-
ການໃຫ້ນ້ຳໜັກຄືນໃໝ່ ແລະ ການເກັບຕົວຢ່າງຄືນໃໝ່ - ປັບການແຈກຢາຍການຝຶກຊ້ອມເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມອຽງ.
-
ຂໍ້ຈໍາກັດໃນການປຸງແຕ່ງ - ເພີ່ມເປົ້າຫມາຍຄວາມຍຸຕິທໍາໃຫ້ກັບຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບຮຽນຮູ້ການຄ້າໂດຍກົງ.
-
ການຫຼຸດຄວາມລຳອຽງແບບຄູ່ແຂ່ງ - ຝຶກຊ້ອມຮູບແບບເພື່ອໃຫ້ຄຸນລັກສະນະທີ່ລະອຽດອ່ອນບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ຈາກການນຳສະເໜີພາຍໃນ.
-
ຫຼັງການປະມວນຜົນ - ປັບເກນການຕັດສິນໃຈຕໍ່ກຸ່ມເມື່ອເໝາະສົມ ແລະຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍ.
-
ການກວດສອບຂອງມະນຸດ - ຈັບຄູ່ຕົວແບບທີ່ມີບົດສະຫຼຸບທີ່ອະທິບາຍໄດ້ແລະເສັ້ນທາງການເພີ່ມຂື້ນ.
ຫ້ອງສະໝຸດແຫຼ່ງເປີດເຊັ່ນ AIF360 ແລະ Fairlearn ໃຫ້ທັງຕົວຊີ້ວັດ ແລະ ອັລກໍຣິທຶມການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບ. ພວກມັນບໍ່ແມ່ນເວດມົນ, ແຕ່ພວກມັນຈະໃຫ້ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ເປັນລະບົບແກ່ທ່ານ. [5][3]
ຫຼັກຖານຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງວ່າຄວາມລໍາອຽງສໍາຄັນ 📸💳🏥
-
ການວິເຄາະໃບຫນ້າ - ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ອ້າງເຖິງຢ່າງກວ້າງຂວາງໄດ້ບັນທຶກຄວາມແຕກຕ່າງກັນທາງດ້ານຄວາມຖືກຕ້ອງຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນທົ່ວກຸ່ມເພດແລະຜິວຫນັງໃນລະບົບການຄ້າ, ຊຸກຍູ້ພາກສະຫນາມໄປສູ່ການປະຕິບັດການປະເມີນຜົນທີ່ດີກວ່າ. [4]
-
ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ (ສິນເຊື່ອ, ການຈ້າງງານ, ທີ່ຢູ່ອາໄສ) - ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ມີເຈດຕະນາ, ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີອະຄະຕິສາມາດຂັດແຍ້ງກັບຄວາມຍຸຕິທຳ ແລະ ໜ້າທີ່ຕ້ານການຈຳແນກ. ການແປ: ທ່ານຕ້ອງຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຜົນກະທົບ, ບໍ່ພຽງແຕ່ລະຫັດເທົ່ານັ້ນ. [2]
ບົດສະຫຼຸບດ່ວນຈາກການປະຕິບັດ: ໃນການກວດສອບການຈ້າງງານທີ່ບໍ່ເປີດເຜີຍຊື່, ທີມງານໄດ້ພົບເຫັນຊ່ອງຫວ່າງການເອີ້ນຄືນສໍາລັບແມ່ຍິງໃນພາລະບົດບາດດ້ານວິຊາການ. ຂັ້ນຕອນງ່າຍໆ-ການແບ່ງຂັ້ນແບ່ງຂັ້ນໄດທີ່ດີຂຶ້ນ, ການທົບທວນຄືນຄຸນສົມບັດ, ແລະການປິດຊ່ອງຫວ່າງຂອງແຕ່ລະກຸ່ມ-ປິດຊ່ອງຫວ່າງທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງເລັກນ້ອຍ. ທີ່ສໍາຄັນບໍ່ແມ່ນຫນຶ່ງ trick; ມັນເປັນການເຮັດເລື້ມຄືນການວັດແທກ – ການຫຼຸດຜ່ອນ – ການຕິດຕາມກວດກາ loop.
ນະໂຍບາຍ, ກົດໝາຍ ແລະ ການປົກຄອງ: ມີລັກສະນະ “ດີ” ແນວໃດ 🧾
ທ່ານບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງເປັນທະນາຍຄວາມ, ແຕ່ທ່ານ ຈຳ ເປັນຕ້ອງອອກແບບເພື່ອຄວາມຍຸດຕິ ທຳ ແລະການອະທິບາຍ:
-
ຫຼັກການຄວາມເປັນທຳ - ຄຸນຄ່າຂອງມະນຸດເປັນໃຈກາງ, ຄວາມໂປ່ງໃສ, ແລະການບໍ່ຈຳແນກໃນທົ່ວວົງຈອນຊີວິດ. [1]
-
ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມສະເໝີພາບ - ໃນກໍລະນີທີ່ມີຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ, ໃຫ້ຄາດຫວັງໜ້າທີ່ກ່ຽວກັບຄວາມຍຸຕິທຳ, ຂໍ້ຈຳກັດຈຸດປະສົງ, ແລະ ສິດທິສ່ວນບຸກຄົນ; ກົດລະບຽບຂອງຂະແໜງການອາດຈະນຳໃຊ້ໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ວາງແຜນພັນທະຂອງທ່ານໄວ້ລ່ວງໜ້າ. [2]
-
ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ - ໃຊ້ກອບໂຄງສ້າງເພື່ອກໍານົດ, ວັດແທກ, ແລະຕິດຕາມກວດກາຄວາມລໍາອຽງເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງໂຄງການຄວາມສ່ຽງ AI ທີ່ກວ້າງຂວາງ. ຂຽນມັນລົງ. ທົບທວນມັນ. ເຮັດຊ້ຳ. [1]
ຂໍ້ຄວນລະວັງເລັກນ້ອຍ: ເອກະສານບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ລະບົບລັດຖະການເທົ່ານັ້ນ; ມັນແມ່ນວິທີທີ່ເຈົ້າ ພິສູດວ່າ ເຈົ້າໄດ້ເຮັດວຽກນັ້ນແທ້ໆຖ້າມີຄົນຖາມ.
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ເຄື່ອງມື ແລະໂຄງຮ່າງການປັບຄວາມລຳອຽງ AI 🧰📊
| ເຄື່ອງມືຫຼືກອບ | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ | ລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນເຮັດວຽກ ... ປະເພດຂອງ |
|---|---|---|---|
| AIF360 | ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການ metrics + ຫຼຸດຜ່ອນ | ຟຣີ | lots ຂອງ algorithms ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ດຽວ; ໄວກັບຕົ້ນແບບ; ຊ່ວຍພື້ນຖານແລະປຽບທຽບການແກ້ໄຂ. [5] |
| Fairlearn | ທີມງານດຸ່ນດ່ຽງຄວາມຖືກຕ້ອງກັບຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານຄວາມຍຸດຕິທໍາ | ຟຣີ | Clear APIs ສໍາລັບການປະເມີນ / ການຫຼຸດຜ່ອນ; ການເບິ່ງເຫັນທີ່ເປັນປະໂຫຍດ; scikit-ຮຽນຮູ້ທີ່ເປັນມິດ. [3] |
| NIST AI (SP 1270) | ຄວາມສ່ຽງ, ການປະຕິບັດຕາມ, ແລະຜູ້ນໍາ | ຟຣີ | ພາສາທີ່ແບ່ງປັນສໍາລັບອະຄະຕິມະນຸດ / ວິຊາການ / ລະບົບແລະການຄຸ້ມຄອງວົງຈອນຊີວິດ. [1] |
| ຄໍາແນະນໍາ ICO | ທີມງານອັງກິດຈັດການຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ | ຟຣີ | ບັນຊີລາຍການກວດສອບການປະຕິບັດເພື່ອຄວາມຍຸຕິທໍາ / ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຈໍາແນກໃນທົ່ວວົງຈອນຊີວິດ AI. [2] |
ແຕ່ລະອັນເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕອບ ສິ່ງທີ່ເປັນອະຄະຕິ AI ໃນສະພາບການຂອງທ່ານໂດຍການໃຫ້ໂຄງສ້າງ, ຕົວຊີ້ວັດ, ແລະຄໍາສັບທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ.
ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກສັ້ນໆ, ມີຄວາມຄິດເຫັນເລັກນ້ອຍ🧪
-
ລະບຸຄວາມເສຍຫາຍທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະຫຼີກເວັ້ນ - ອັນຕະລາຍການຈັດສັນ, ຄວາມແຕກຕ່າງກັນອັດຕາຄວາມຜິດພາດ, ຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ກຽດສັກສີ, ແລະອື່ນໆ.
-
ເລືອກການວັດແທກທີ່ສອດຄ່ອງກັບອັນຕະລາຍນັ້ນ - ຕົວຢ່າງ, ອັດຕາຄວາມສະເໝີພາບກັນຖ້າຄວາມສະເໝີພາບຂອງຄວາມຜິດພາດເປັນເລື່ອງສຳຄັນ. [3]
-
ດໍາເນີນການຄິດໄລ່ເສັ້ນຖານ ດ້ວຍຂໍ້ມູນ ແລະ ຮູບແບບໃນປະຈຸບັນ. ບັນທຶກບົດລາຍງານຄວາມຍຸຕິທໍາ.
-
ລອງໃຊ້ການແກ້ໄຂ friction ຕໍ່າກ່ອນ - ການແຍກຂໍ້ມູນ, ການກໍານົດຂອບເຂດ, ຫຼືການເພີ່ມນ້ໍາຫນັກທີ່ດີຂຶ້ນ.
-
ຂະຫຍາຍໄປ ສູ່ຂໍ້ຈໍາກັດໃນການປະມວນຜົນຖ້າຈໍາເປັນ.
-
ປະເມີນຄືນໃຫມ່ ໃນຊຸດການຢຸດເຊົາທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ແທ້ຈິງ.
-
ຕິດຕາມກວດກາການຜະລິດ - ການແຜ່ກະຈາຍເກີດຂຶ້ນ; dashboards ຄວນ, ເຊັ່ນດຽວກັນ.
-
ການແລກປ່ຽນເອກະສານ - ຄວາມຍຸຕິທຳແມ່ນຕາມບໍລິບົດ, ສະນັ້ນໃຫ້ອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງທ່ານເລືອກຄວາມສະເໝີພາບ X ເໜືອຄວາມສະເໝີພາບ Y. [1][2]
ບັນດາອົງການຄວບຄຸມ ແລະມາດຕະຖານ ສືບຕໍ່ເນັ້ນໜັກເຖິງການຄິດຮອບວຽນຊີວິດດ້ວຍເຫດຜົນ. ມັນເຮັດວຽກ. [1]
ຄຳແນະນຳການສື່ສານສຳລັບຜູ້ມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງ 🗣️
-
ຫຼີກລ້ຽງການອະທິບາຍຄະນິດສາດເທົ່ານັ້ນ - ສະແດງແຜນທີ່ງ່າຍດາຍແລະຕົວຢ່າງທີ່ແນ່ນອນທໍາອິດ.
-
ໃຊ້ພາສາທໍາມະດາ - ເວົ້າສິ່ງທີ່ຕົວແບບອາດຈະເຮັດຢ່າງບໍ່ຍຸຕິທໍາແລະຜູ້ທີ່ສາມາດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ.
-
ການແລກປ່ຽນພື້ນຜິວ - ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານຄວາມຍຸຕິທຳສາມາດປ່ຽນຄວາມຖືກຕ້ອງໄດ້; ນັ້ນບໍ່ແມ່ນຂໍ້ບົກຜ່ອງຖ້າມັນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເສຍຫາຍ.
-
ການວາງແຜນທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ - ວິທີການຢຸດຊົ່ວຄາວ ຫຼື ກັບຄືນຖ້າບັນຫາປະກົດຂຶ້ນ.
-
ເຊີນກວດກາ - ການທົບທວນພາຍນອກ ຫຼື ທີມງານສີແດງເປີດເຜີຍຈຸດຕາບອດ. ບໍ່ມີໃຜຮັກມັນ, ແຕ່ມັນຊ່ວຍ. [1][2]
FAQ: AI bias ແມ່ນຫຍັງ, ແທ້? ❓
ອະຄະຕິບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີບໍ?
ບໍ່ພຽງແຕ່ເທົ່ານັ້ນ. ຂໍ້ມູນມີຄວາມສຳຄັນ, ແຕ່ການເລືອກແບບຈຳລອງ, ການອອກແບບການປະເມີນຜົນ, ສະພາບການນຳໃຊ້, ແລະ ແຮງຈູງໃຈຂອງທີມລ້ວນແຕ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບ. [1]
ຂ້ອຍສາມາດກຳຈັດອະຄະຕິໄດ້ໝົດບໍ?
ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວບໍ່. ເຈົ້າມຸ່ງໝັ້ນທີ່ຈະ ຈັດການ ອະຄະຕິເພື່ອບໍ່ໃຫ້ມັນເກີດຜົນກະທົບທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ - ຄິດເຖິງການຫຼຸດຜ່ອນ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມສົມບູນແບບ. [2]
ຂ້ອຍຄວນໃຊ້ຕົວຊີ້ວັດຄວາມຍຸດຕິທຳໃດ?
ເລືອກໂດຍອີງໃສ່ປະເພດອັນຕະລາຍແລະກົດລະບຽບໂດເມນ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ກຸ່ມຫຼາຍ, ເນັ້ນໃສ່ຄວາມສະເໝີພາບຂອງອັດຕາຄວາມຜິດພາດ (ບໍ່ສະເໝີພາບກັນ). [3]
ຂ້ອຍຕ້ອງການການທົບທວນຄືນທາງກົດໝາຍບໍ?
ຖ້າລະບົບຂອງເຈົ້າມີຜົນກະທົບຕໍ່ໂອກາດ ຫຼື ສິດທິຂອງຜູ້ຄົນ, ແມ່ນແລ້ວ. ກົດລະບຽບທີ່ເນັ້ນໃສ່ຜູ້ບໍລິໂພກ ແລະ ຄວາມສະເໝີພາບສາມາດນຳໃຊ້ກັບການຕັດສິນໃຈແບບອັລກໍຣິທຶມ, ແລະ ເຈົ້າຈຳເປັນຕ້ອງສະແດງຜົນງານຂອງເຈົ້າ. [2]
ຂໍ້ສັງເກດສຸດທ້າຍ: ດົນເກີນໄປ, ບໍ່ໄດ້ອ່ານ🧾✨
ຖ້າມີຄົນຖາມເຈົ້າ ວ່າອະຄະຕິຂອງ AI ແມ່ນຫຍັງ, ນີ້ແມ່ນຄຳຕອບທີ່ງ່າຍ: ມັນແມ່ນຄວາມອຽງຢ່າງເປັນລະບົບໃນຜົນຜະລິດຂອງ AI ທີ່ສາມາດສ້າງຜົນກະທົບທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ. ເຈົ້າວິນິດໄສມັນດ້ວຍຕົວຊີ້ວັດທີ່ເໝາະສົມກັບສະພາບການ, ຫຼຸດຜ່ອນມັນດ້ວຍເຕັກນິກຫຼາຍຊັ້ນ, ແລະ ຄວບຄຸມມັນຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດ. ມັນບໍ່ແມ່ນຂໍ້ຜິດພາດດຽວທີ່ຈະແກ້ໄຂ - ມັນເປັນຄຳຖາມກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນ, ນະໂຍບາຍ, ແລະ ຜູ້ຄົນທີ່ຕ້ອງການການວັດແທກ, ເອກະສານ, ແລະ ຄວາມຖ່ອມຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຂ້ອຍຄິດວ່າບໍ່ມີວິທີໃດທີ່ງ່າຍ... ແຕ່ມີລາຍການກວດສອບທີ່ດີ, ການແລກປ່ຽນທີ່ຊື່ສັດ, ແລະ ນິໄສທີ່ດີກວ່າ. ແລະ ແມ່ນແລ້ວ, ອີໂມຈິສອງສາມອັນບໍ່ເຄີຍເປັນອັນຕະລາຍ. 🙂
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
NIST Special Publication 1270 - ໄປສູ່ມາດຕະຖານສໍາລັບການກໍານົດແລະການຄຸ້ມຄອງຄວາມລໍາອຽງໃນປັນຍາປະດິດ. ເຊື່ອມຕໍ່
-
ຫ້ອງການຂອງຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານຂອງສະຫະລາຊະອານາຈັກ - ຈະເປັນແນວໃດກ່ຽວກັບຄວາມຍຸຕິທຳ, ອະຄະຕິ ແລະ ການຈຳແນກ? ລິ້ງ
-
ເອກະສານ Fairlearn - ຕົວຊີ້ວັດຄວາມຍຸຕິທຳທົ່ວໄປ (ຄວາມສະເໝີພາບທາງດ້ານປະຊາກອນ, ຄວາມສະເໝີພາບ, ການປັບທຽບເທົ່າ). ເຊື່ອມຕໍ່
-
Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). ຄວາມແຕກຕ່າງດ້ານຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເພດ: ຄວາມແຕກຕ່າງດ້ານຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຕັດກັນໃນການຈັດປະເພດເພດທາງການຄ້າ. FAT* / PMLR. ລິ້ງ
-
ການຄົ້ນຄວ້າ IBM - ແນະນໍາ AI Fairness 360 (AIF360). ເຊື່ອມຕໍ່